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    2 anchor（也被称为anchor box）是在训练之前，在训练集上利用k-means等方法聚类出来的一组矩形框，代表数据集中目标主要分布的长宽尺度。 在推理时生成的特征图上由这些anchor滑动提取n个候选矩形框再做进一步的分类和回归（详细叙述请参考提出anchor思想的fasterRCNN一文）。
  • 卫宫士郎是怎么变成 Archer【红A】的? - 知乎
    知乎，中文互联网高质量的问答社区和创作者聚集的原创内容平台，于 2011 年 1 月正式上线，以「让人们更好的分享知识、经验和见解，找到自己的解答」为品牌使命。知乎凭借认真、专业、友善的社区氛围、独特的产品机制以及结构化和易获得的优质内容，聚集了中文互联网科技、商业、影视
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    我的毕业论文参考文献中有大量的[sl]和[sn]标志,前者是表示出版地未知，后者是表示出版商未知，我需要高…
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  • anchor-free存在什么缺点？ - 知乎
    我的看法是anchor-free和anchor-based实际上最大的区别应该是解空间上的区别。 anchor-free，无论是keypoint-based的方法（e g CornerNet和CenterNet）还是pixel-wise prediction的方法（e g FCOS），本质上都是dense prediction的方法，庞大的解空间使得简单的anchor-free的方法容易得到过多的false positive，而获得高recall但是低
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    如：前方有敌人，埋伏，撤退，技能在cd，加血，没蓝，集合，集火xxx之类的我是题主…各位能在那句英语后…
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  • 机器学习里经常出现ground truth这个词，能否准确解释一下？ - 知乎
    先说定义，机器学习里的 ground truth 一般指的是在收集数据集的阶段的时候，我们通过观测和测量得到的真实的信息，并非通过推理得到的，用于评估模型的性能或者指导模型的训练。
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